BLUP (Best Linear Unbiased Predictors) analysis for the selection of superior genotypes in the yellow diploid potato (Solanum tuberosum group Phureja)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Uno de los principales desafíos que enfrentan los mejoradores es la respuesta diferencial de los genotipos de un entorno a otro, conocida como la interacción genotipo × ambiente (GxE). El procedimiento óptimo restringido de máxima verosimilitud/mejor predictor imparcial lineal (REML / BLUP) permite la estimación simultánea de parámetros genéticos y la predicción de valores genotípicos. Los predictores BLUP se presentan como una alternativa al estrechamiento de los valores sesgados. Se basa en las variaciones por genotipo para determinar su valor de respuesta como complemento al índice de selección (SI). El índice de selección (IS) ESIM (Eigenvalue Selection Index) permite seleccionar genotipos basados en dos o más variables o caracteres de selección siempre y cuando la matriz económica posea los valores adecuados para resaltar la variable respuesta deseada. Se evaluaron tres etapas de selección en un programa avanzado de mejoramiento de papa diploide, se obtuvieron los valores BLUP para las variables rendimiento y gravedad específica (GE), y a partir de ellos los parámetros genéticos y el IS. La ganancia genética para rendimiento correspondió a 1.228 kg/planta con una heredabilidad (H2)=0,82, mientras que la GA para GE fue 0,02 con una H2 = 0,935. El IS a partir de los valores BLUP seleccionó en las etapas finales tres nuevos cultivares (Criolla Dorada, Criolla Ocarina y Criolla Sua Pa) que fueron registradas ante el Instituto Colombiano Agropecuario (ICA). Aunque BLUE y BLUP están altamente correlacionadas, el análisis BLUP/ESIM da ventaja al predictor pues reduce las respuestas con efecto ambiental, seleccionando eficientemente genotipos con alto potencial varietal.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle